import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False

def run():
    iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度'
    path='../data/iris.data'  # 数据文件路径
    datas=pd.read_csv(path,header=None)
    X_former=datas[list(range(4))]
    Y=pd.Categorical(datas[4]).codes
    # 进行特征比较
    feature_pairs=[[0,1],[0,2],[0,3],[1,2],[1,3],[2,3]]
    plt.figure(figsize=(9,6),facecolor='w')
    for i,pair in enumerate(feature_pairs):
        # 获取数据
        x=X_former[pair]
        # 决策树学习
        dtc=DecisionTreeClassifier(criterion='gini',max_depth=5)
        dtc.fit(x,Y)
        Y_predict=dtc.predict(x)
        score=dtc.score(x,Y)
        Y2=Y.reshape(-1)
        c=np.count_nonzero(Y_predict==Y) # 统计预测正确的个数
        print('特征：  ', iris_feature[pair[0]], ' + ', iris_feature[pair[1]])
        print('\t预测正确数目：', c)
        print('\t准确率: %.2f%%' % (score * 100))

        N,M=500,500  # 横纵各采样多少个值
        x1_min,x2_min=x.min()
        x1_max,x2_max=x.max()
        t1=np.linspace(x1_min,x1_max,N)
        t2=np.linspace(x2_min,x2_max,M)
        x1,x2=np.meshgrid(t1,t2)  # 生成网格采样点
        X_test=np.dstack((x1.flat,x2.flat))[0]  # 测试点
        cm_light=mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF'])
        cm_dark=mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b'])
        Y_predict=dtc.predict(X_test)  # 预测值
        Y_predict=Y_predict.reshape(x1.shape)
        plt.subplot(2,3,i+1)
        plt.pcolormesh(x1,x2,Y_predict,cmap=cm_light)  # 预测值
        plt.scatter(x[pair[0]],x[pair[1]],c=Y,edgecolors='k',cmap=cm_dark)  # 样本
        plt.xlabel(iris_feature[pair[0]],fontsize=10)
        plt.ylabel(iris_feature[pair[1]],fontsize=10)
        plt.xlim(x1_min,x1_max)
        plt.ylim(x2_min,x2_max)
        plt.grid(True)
        plt.title(u'准确率:%.2f%%' % (score * 100),fontdict={'fontsize':15})
    plt.suptitle(u'鸢尾花数据在决策树中两两特征属性对目标属性的影响',fontsize=18,y=1)
    plt.tight_layout(2)
    plt.subplots_adjust(top=0.92)
    plt.show()


run()